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【发明授权】基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法_西安电子科技大学_202110355088.9 

申请/专利权人:西安电子科技大学

申请日:2021-03-31

公开(公告)日:2023-01-24

公开(公告)号:CN113034521B

主分类号:G06T7/12

分类号:G06T7/12;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/762;G06V10/764;G06N3/126

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.01.24#授权;2021.07.13#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要:本发明公开了一种基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法,主要解决现有技术易受噪声干扰、分割图像的边界拟合性和分割效果差的问题。其方案是:将极化SAR图像超像素分割看作是一个多目标优化问题,首先将类内距离函数值和类间距离函数值作为该多目标优化问题的目标函数,并利用进化算法求解;其次,使用边界函数和交叉变异加快求解进程,得到一组Pareto解;选择拐点处的Pareto解包含的所有超像素中心,计算每个像素对所有超像素中心的隶属度,将每个像素归属于隶属度最大的超像素中心,完成分割。本发明增强了超像素分割结果的边界拟合性,提升了图像的分割效果,可用于极化SAR图像数据的分类。

主权项:1.一种基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法,其特征在于,包括如下:1输入待分割的极化SAR图像,并对其依次进行Lee滤波和特征归一化的预处理,以降低噪声干扰并提高收敛速度,获得预处理后的待分割图像;2构建初始种群:2a设置k个超像素数,将预处理后的待分割图像均匀划分成k个子区域,每个子区域的宽度是S,在每个子区域中选择一个像素作为该区域的超像素中心,这些超像素中心构成超像素中心集合;2b将超像素中心集合中所有超像素中心的特征值和位置坐标编码为一个个体;2c设置循环次数P,重复2a和2b,共P次之后生成P个超像素中心集合,将其编码成P个个体,这些个体共同构成初始种群;3对于每一个个体包含的所有超像素中心,只计算极化SAR图像中每个像素对该像素2S×2S邻域内的所有超像素中心的模糊隶属度μi,并将像素归属于最大模糊隶属度对应的超像素中心;其中计算每个像素对该像素2S×2S邻域内的超像素中心的模糊隶属度μi,实现如下:3a计算第i个像素对第j个超像素中心的模糊隶属度μij,如下: 其中,Di,j表示第i个像素到第j个超像素中心的距离,Di,k表示第i个像素到第k个超像素中心的距离,Ni表示处于第i个像素的2S×2S邻域内的所有超像素中心,S表示图像均匀分割时的网格宽度,m为权重指数;3b计算第i个像素对所有超像素中心的模糊隶属度:μi=[μi1,μi2,...,μij,...,μic]T,其中,T表示转置,c表示超像素中心的数量;4分别计算每个个体的类内距离函数值D1和类间距离函数值D2;5保存最优边界个体pb:5a对于每一个个体,计算图像中第i个像素的梯度值ΔIi,并根据该值计算个体的边界函数值f: 其中,N表示极化SAR图像像素总数,Bi为边界判断值,如果第i个像素和3×3邻域内至少3个像素不属于同一个超像素中心,则Bi为1,否则Bi为0;其中边界判断值Bi的确定,是先找出第i个像素的3×3邻域内的所有像素,再判断这些邻域像素是否和第i个像素属于同一个超像素中心:如果这些邻域像素中至少有三个邻域像素和第i个像素不属于同一个超像素中心,则Bi的值设为1;否则,Bi的值设为0;5b计算所有个体的边界函数值f,并将具有最大边界函数值f的个体设为最优边界个体pb;6交叉变异:6a对种群中每一个个体pi'使用如下方式进行交叉, 其中,vi'表示生成的第i'个交叉个体,pi'表示种群中第i'个个体,pr1表示种群中第r1个个体,pr2表示种群中第r2个个体,且i'≠r1≠r2,pb表示最优边界个体,randi'表示0到1之间的随机数,F表示缩放参数,CR表示交叉阈值;6b对交叉个体和原个体使用差分进化方法中的变异方式生成子代个体ui';7子代个体全部生成完毕之后,得到一个由父代个体和子代个体组成的联合种群,使用NSGA-II方法中快速非支配排序和拥挤距离对该联合种群进行排序,取出排在前P位的个体,存活至下一代;8设置迭代次数G,重复3-7,共G次之后结束运行,得到由所有Pareto解组成的Pareto前沿,选择Pareto前沿中拐点处的Pareto解作为最终解,完成图像超像素分割。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安电子科技大学 基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法

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